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教程：将 QIR 程序提交到 Azure Quantum 资源估算器

项目
09/10/2024

Azure Quantum 资源估算器基于 Quantum Intermediate Representation （QIR）构建，这是量子程序完全可互操作的规范。 QIR 充当量子编程语言和框架与目标量子计算平台之间的通用接口。由于资源估算器采用 QIR 程序作为输入，因此它支持翻译为 QIR 的任何语言。例如，它可由常用的量子 SDK 和语言（如 Q# 和 Qiskit）使用。在本教程中，你将编写 QIR 程序并将其提交到资源估算器。本教程使用 PyQIR 生成 QIR ，但是，可以使用任何其他 QIR 源。

本教程介绍以下操作：

连接到 Azure Quantum 服务。
定义一个函数以从 QIR 位代码创建资源估算作业
使用 PyQIR 生成器创建 QIR 位代码
将 QIR 作业提交到资源估算器

先决条件

具有活动订阅的 Azure 帐户。如果没有 Azure 帐户，请免费注册并注册即用即付订阅。
Azure Quantum 工作区。有关详细信息，请参阅创建 Azure Quantum 工作区。
已 添加到工作区的 Microsoft Quantum Computing 提供程序。

在工作区中创建新的笔记本

登录到 Azure 门户并选择你的 Azure Quantum 工作区。
在“操作”下，选择“笔记本”
单击“我的笔记本”，然后单击“添加新”
在“内核类型”中选择“IPython”。
键入文件的名称，然后单击“ 创建文件”。

当你的新笔记本打开时，它会根据订阅和工作区信息自动为第一个单元格创建代码。

from azure.quantum import Workspace
workspace = Workspace ( 
    resource_id = "", # Your resource_id 
    location = ""  # Your workspace location (for example, "westus") 
)

注意

除非另有说明，否则应按照单元的创建顺序运行每个单元，以避免任何编译问题。

单击单元左侧的三角形“播放”图标以运行代码。

加载所需的导入项

首先，需要从azure.quantum和qiskitpyqir中导入一些 Python 类和函数。你不会使用 Qiskit 直接构建量子线路，但你将使用 AzureQuantumJob，这是基于 Qiskit 生态系统构建的。确保使用的是最新版本的 Qiskit。有关详细信息，请参阅更新 azure-quantum Python 包。

from azure.quantum.qiskit import AzureQuantumProvider
from azure.quantum.qiskit.job import AzureQuantumJob
from pyqir.generator import BasicQisBuilder, SimpleModule

连接到 Azure Quantum 服务

接下来，使用workspace上一单元格中的对象创建一个AzureQuantumProvider对象，以连接到 Azure Quantum 工作区。

provider = AzureQuantumProvider(workspace)

定义用于从 QIR 创建资源估算作业的函数

资源估算器是 target Microsoft量子计算提供程序。使用资源估算器与针对 Azure Quantum 中的其他软件和硬件提供程序 targets 提交作业完全相同 - 定义程序、设置 target作业并提交作业以进行计算。

提交程序的资源估算请求时，可以指定一些 target 参数。

errorBudget - 总体允许的错误预算
qecScheme - 量子纠错 (QEC) 方案
qubitParams - 物理量子比特参数
constraints - 组件级约束

有关输入参数的详细信息，请参阅 Target 资源估算器的参数。

在本示例中，你将实现一个泛型函数，该函数采用连接到 Azure Quantum 工作区的对象和量子程序的 QIR 位码作为输入 provider 。它作为 Azure Quantum 作业返回。资源估算器 target 参数可以通过关键字参数传递给函数。

def resource_estimation_job_from_qir(provider: AzureQuantumProvider, bitcode: bytes, **kwargs):
    """A generic function to create a resource estimation job from QIR bitcode"""

    # Find the Resource Estimator target from the provider
    backend = provider.get_backend('microsoft.estimator')

    # You can provide a name for the job via keyword arguments; if not,
    # use QIR job as a default name
    name = kwargs.pop("name", "QIR job")

    # Wxtract some job specific arguments from the backend's configuration
    config = backend.configuration()
    blob_name = config.azure["blob_name"]
    content_type = config.azure["content_type"]
    provider_id = config.azure["provider_id"]
    output_data_format = config.azure["output_data_format"]

    # Finally, create the Azure Quantum jon object and return it
    return AzureQuantumJob(
        backend=backend,
        target=backend.name(),
        name=name,
        input_data=bitcode,
        blob_name=blob_name,
        content_type=content_type,
        provider_id=provider_id,
        input_data_format="qir.v1",
        output_data_format=output_data_format,
        input_params = kwargs,
        metadata={}
    )

运行示例量子程序

接下来，使用 PyQIR 生成器创建一些 QIR 位代码。此示例使用三个 T 门和两个 CNOT 门生成受控 S 门。

module = SimpleModule("Controlled S", num_qubits=2, num_results=0)
qis = BasicQisBuilder(module.builder)

[a, b] = module.qubits[0:2]
qis.t(a)
qis.t(b)
qis.cx(a, b)
qis.t_adj(b)
qis.cx(a, b)

可以使用上面定义的函数和 PyQIR 中的 bitcode() 函数生成资源估算作业。还可以传递资源估算器特定参数。此示例用于 errorBudget 将错误率设置为 5%。有关参数的详细信息 target ，请参阅 Target 资源估算器的参数。

job = resource_estimation_job_from_qir(provider, module.bitcode(), errorBudget=0.05)
result = job.result()
result

此函数创建一个表，该表显示总体物理资源计数。可以通过折叠具有详细信息的组来进一步检查成本详细信息。例如，如果折叠 逻辑量子比特参数 组，则更容易看到错误更正代码距离为 15。

逻辑量子比特参数	值
QEC 方案	surface_code
码距	5
物理量子比特	50
逻辑周期时间	2us
逻辑量子比特错误率	3.00E-5
交叉预制	0.03
错误更正阈值	0.01
逻辑周期时间公式	(4 * `twoQubitGateTime` + 2 * `oneQubitMeasurementTime`) * `codeDistance`
物理量子比特公式	2 * `codeDistance` * `codeDistance`

在“物理量子比特参数”组中，可以看到为此估计假定的物理量子比特属性。例如，执行单量子比特测量和单量子比特门的时间分别假设为 100 ns 和 50 ns。

物理量子比特参数	值
量子比特名称	qubit_gate_ns_e3
指令集	GateBased
单量子比特测量时间	100 纳秒
T 门时间	50 ns
T 门错误率	0.001
单量子比特度量误差率	0.001
单量子比特门时间	50 ns
单量子比特错误率	0.001
双量子比特门时间	50 ns
双量子比特错误率	0.001

有关详细信息，请参阅资源估算器输出数据的完整列表。

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